DEVELOPER · 박준유
팀에서 문제가 생겼을 때,
믿고 찾아갈 수 있는 개발자가 되고 싶은 박준유입니다.
EDUCATION & ACHIEVEMENTS
학력·교육, 동아리 활동, 병역, 수상 및 자격 취득 기록
학력·교육과 함께 쌓아온 기록
연결선은 기록 시점 · 막대와 아이콘에 마우스를 올리거나 선택해 상세 확인
Web Java 전공반 · 1학기 교육 이수
삼성 SW 역량테스트 B형(Professional) 취득 · 2026.03.28
Java 기반 풀스택 웹 개발과 AI 활용 교육. 자료구조·알고리즘, 객체지향 프로그래밍, Spring Boot·MyBatis REST API, Vue.js, SQL·데이터베이스 모델링 학습
생성형 AI·프롬프트 엔지니어링, AI 코딩 도구, LangChain·AI Agent·MCP 기반 서비스 개발 학습
졸업 · 전체 학점 4.1 / 4.5 · 전공 학점 4.12 / 4.5 · 총 140학점 이수
인문 계열 · 졸업
2023년부터 대학 졸업까지 활동
2024년 회장 역임
AI·비정형 데이터 처리 및 C/C++, Python, Java 등 다양한 언어의 개발 경험 공유
기술 세미나·스터디·행사 기획·주최 및 동아리 운영. 부원 간 지식 공유와 협업 장려
졸업생·재학생 간 교류와 친목 활동을 통한 부원들의 학과 적응 및 진로 탐색 지원
2024 충북대학교 소프트웨어학부 최우수 학술동아리 선정
삼성전자 주식회사
Web Java 전공반 1학기 CS·Java·Web/Framework·AI·DB 이론 및 실습 과정 우수 성적 이수
충북대학교
“멀티모달 기반 졸음 탐지 시스템: 학습 능률 향상 지원 솔루션”으로 수상. Galaxy Watch 7의 HRV와 웹캠 안면 랜드마크를 결합한 AI 모델 구축
한국산업인력공단 · 2025.12.24
한국데이터산업진흥원 · 2026.06.19
삼성전자 · 2026.03.28
ACTFL · 2026.02.21
Intermediate Mid 201 — TRADING BOT SAAS
코드를 작성하지 않고 매수·매도 조건을 블록으로 조합하는 주식 가상 트레이딩 봇 SaaS입니다. 과거 시세로 백테스트하고, 서버가 읽는 시장 데이터로 가상 거래를 실행해 실제 자금 없이 전략의 동작을 확인합니다.
PRODUCT WALKTHROUGH
가격·RSI·평균선 등의 조건을 드래그해 연결합니다. 종목과 예산, 매수·매도 비율을 설정해 코드 없이 나만의 전략을 만듭니다.
설정한 조건의 예상 매수·매도 지점을 차트에서 살펴봅니다. 일부 조건을 빠르게 계산한 미리보기로, 전략의 흐름을 확인한 뒤 백테스트로 이어갑니다.
과거 시세로 전략을 실행하고 시장 지표와 누적 수익률을 비교합니다. 실행 결과와 거래 내역을 살펴보며 전략이 어떤 성과를 냈는지 확인합니다.
실제 자금 없이 가상 거래를 실행하며 봇의 상태와 종목별 시세를 확인합니다. 포지션과 주문·판단 기록으로 전략의 동작을 따라갑니다.
전체 수익률을 넘어, 월별 성과를 히트맵으로 비교합니다. 수익·손실이 발생한 기간과 최고·최저 성과를 살펴보며 전략의 특성을 파악합니다.
동일한 시작 자금으로 모의투자 대회에 참여하고, 순위와 누적 수익률을 비교합니다. 영상은 대회 목록과 상세 정보를 살펴보는 데모입니다.
SYSTEM ARCHITECTURE
웹 요청부터 전략 실행, 백테스트와 데이터 저장까지의 흐름입니다.
크게 보기
Route 53과 CloudFront를 거쳐 정적 화면은 Frontend S3로, API 요청은 Public ALB와 Backend API로 연결됩니다.
Market Gateway → Redis → Trading Worker → Bot Evaluation → Official Ledger로 이어지는 처리 흐름입니다.
작업 큐로 백테스트와 데이터 파이프라인을 연결하고, PostgreSQL과 S3에 데이터·결과를 저장하는 구조입니다.
Redis Stream의 미처리 데이터가 많아지면 새 데이터를 읽지 않는 제어 때문에, 대기량을 줄여야 할 Worker가 읽기를 멈추는 문제가 있었습니다. 단독 Worker 환경에서는 봇이 스스로 복구되지 않을 수 있었습니다.
Redis·PostgreSQL을 연결한 통합 테스트에서 Catch-up 이후 일반 평가 재개, 주문 요청 기록 생성, 처리 중 메시지 해소를 확인했습니다.
체결 시세를 매번 그대로 전달하면 브라우저가 받는 메시지가 늘어납니다. 전송 횟수를 조절하면서 가격 범위와 거래량을 보존하고, 외부 시세 인증정보와 연결은 서버에서 관리해야 했습니다.
Tick 병합 후 가격·거래량 보존, Ticket 재사용 차단, 연결 종료 후 새 Ticket을 이용한 재연결과 표시용 봉 갱신을 테스트했습니다.
새 시세가 들어올 때 종목별 약 10년치 파일을 읽고 합쳐 전체를 다시 저장했습니다. 일부만 바뀌어도 장기 데이터를 처리해야 했고, 백테스트에 사용한 버전을 구분하기 어려웠습니다.
새 버전 저장 후 기존 파일 보존, 일부 수집에 실패한 데이터의 공개 방지, 기록된 내용과 다른 파일의 백테스트 사용 거부를 확인했습니다.
02 — MULTIMODAL AI
온라인 강의를 수강하는 사용자의 웹캠 안면 랜드마크와 Galaxy Watch 7의 HRV 데이터를 결합합니다. 졸음 정도를 기록해 강의를 다시 볼 때 참고할 수 있도록 만든 학습 지원 서비스입니다.
웹캠 → MediaPipe → ST-GCN → TCN → Temporal Aggregation
Raw PPG → 전처리·HRV 추출 → PCA → T²·SPE 특징
MLP·1×1 Conv → Bi-LSTM → 졸음 정도 1~5단계
웨어러블에서 별도 로그인을 생략하면서, 익명 기기의 요청을 웹 사용자의 세션에 연결해야 했습니다.
코드 기반 직접 조회로 연동 경로를 단순화했습니다. 프로젝트 기록에서 평균 1초 이내의 페어링을 확인했습니다.
매 프레임마다 디스크에 쓰면 I/O가 잦아지고, 장시간 수집한 데이터를 하나의 파일에 저장하면 파일이 계속 커집니다.
매 프레임 저장 대비 배치 쓰기 횟수를 약 1/150로 줄이는 구조를 적용했습니다. 파일을 분할해 장시간 수집 데이터의 크기와 관리 범위를 나눴습니다.
단일 모달리티에 의존하거나 졸음을 이진 분류하는 방식에서 나아가, 웹캠과 웨어러블로 수집한 신호를 함께 활용하고자 했습니다.
HRV 또는 얼굴 특징만 사용한 모델과 비교해, 두 입력을 결합한 모델의 탐지 성능 향상을 확인했습니다.
03 — REACT SPA
API로 암호화폐 가격 정보를 수집·시각화하는 개인 프로젝트입니다. 서버 데이터와 클라이언트 전역 상태의 역할을 나눠, 데이터 갱신과 화면 상태를 관리했습니다.
가격 API 응답을 캐싱하고, 기존 데이터를 보여주면서 최신 데이터를 갱신하는 Stale-while-revalidate 전략을 적용했습니다.
다크 모드와 선택된 코인 등 클라이언트 공유 상태를 관리해 Prop Drilling을 줄였습니다.
빈번한 가격 API 요청과 전역 상태 변화를 한 흐름에서 다루면 갱신 로직이 복잡해집니다. 서버 응답과 화면 설정을 각각의 목적에 맞게 관리해야 했습니다.
캐싱과 상태 분리를 적용하며 비동기 데이터 처리와 상태 관리 라이브러리 활용 경험을 쌓았습니다.
CONTACT · 박준유
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